minimize(method=’L-BFGS-B’)

scipy.optimize.minimize(fun, x0, args=(), метод=None, jac=None, hess=None, hessp=None, границы=None, ограничения=(), tol=None, callback=None, опции=None)

Минимизация скалярной функции одной или нескольких переменных с использованием алгоритма L-BFGS-B.

Смотрите также

Для документации по остальным параметрам см. scipy.optimize.minimize

Опции:

——-

dispNone или int

Устаревшая опция, которая ранее управляла текстом, выводимым на экран во время решения задачи. Теперь код не выводит никаких данных, и этот ключевой аргумент не имеет функции.

Устарело с версии 1.15.0: Это ключевое слово устарело и будет удалено из SciPy 1.18.0.

maxcorint

Максимальное количество коррекций переменной метрики, используемых для определения матрицы ограниченной памяти. (Метод BFGS с ограниченной памятью не хранит полную матрицу Гессе, а использует это количество членов в её аппроксимации.)

ftolfloat

Итерация останавливается, когда (f^k - f^{k+1})/max{|f^k|,|f^{k+1}|,1} <= ftol.

gtolfloat

Итерация остановится, когда max{|proj g_i | i = 1, ..., n} <= gtol где proj g_i является i-й компонентой проектированного градиента.

epsfloat или ndarray

Если jac is None абсолютный размер шага, используемый для численного приближения якобиана через прямые разности.

maxfunint

Максимальное количество вычислений функции до завершения минимизации. Обратите внимание, что эта функция может нарушить предел, если градиенты вычисляются численным дифференцированием.

maxiterint

Максимальное количество итераций алгоритма.

iprintint, необязательный

Устаревшая опция, которая ранее управляла текстом, выводимым на экран во время решения задачи. Теперь код не выводит никаких данных, и этот ключевой аргумент не имеет функции.

Устарело с версии 1.15.0: Это ключевое слово устарело и будет удалено из SciPy 1.18.0.

maxlsint, необязательный

Максимальное количество шагов линейного поиска (за итерацию). По умолчанию 20.

finite_diff_rel_stepNone или array_like, опционально

Если jac in ['2-point', '3-point', 'cs'] относительный размер шага для численного приближения якобиана. Абсолютный размер шага вычисляется как h = rel_step * sign(x) * max(1, abs(x)), возможно, скорректированный для соответствия границам. Для method='3-point' знак h игнорируется. Если None (по умолчанию), то шаг выбирается автоматически.

workersint, вызываемый объект, подобный отображению, опционально

Вызываемый объект, подобный отображению, такой как multiprocessing.Pool.map для параллельного вычисления любой численной производной. Это вычисление выполняется как workers(fun, iterable).

Добавлено в версии 1.16.0.

Примечания

Опция ftol доступен через scipy.optimize.minimize интерфейс, но вызов scipy.optimize.fmin_l_bfgs_b напрямую предоставляет factr. Связь между ними ftol = factr * numpy.finfo(float).eps. То есть, factr умножает стандартную машинную точность с плавающей запятой, чтобы получить ftol. Если минимизация сходится медленно, оптимизатор может остановиться, если общее количество вычислений функции превысит maxfun, или количество итераций алгоритма достигло maxiter (в зависимости от того, что наступит раньше). Если это так, то result.success=False, и соответствующее сообщение об ошибке содержится в result.message.